高斯模糊和FFT

Question

我试图为学校项目实施高斯模糊。 我需要让CPU和GPU实现来比较性能。

我不太确定我是否理解高斯模糊是如何工作的。所以我的一个问题是 如果我已经正确地理解了它？

继承人我现在所做的： 我使用维基百科的公式http://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_blur来计算 该过滤器。 对于第2d我采取图像中的每个像素的RGB，并通过 乘以该像素的RGB和周围像素与相关的过滤器位置应用该过滤器。 然后将它们相加成为新的像素RGB值。 对于1d，我首先水平应用滤波器，然后进行滤波，如果我理解正确，应该给出 相同的结果。 此结果与应用2d过滤器时的结果完全相同吗？

我的另一个问题是关于如何优化算法。 我读过快速傅立叶变换适用于高斯模糊。 但我无法弄清楚如何与它联系。 有人能给我一个正确的方向提示吗？

谢谢。

Answer 1

是的，二维高斯内核是separable，所以你可以将它作为两个1D内核来应用。请注意，不能将这些操作“就地”应用 - 但您至少需要一个临时缓冲区来存储第一个一维通道的结果。

当你有大的内核时，基于FFT的卷积是一种有用的优化 - 这适用于任何类型的滤波器，而不仅仅是高斯。 “大”的大小取决于您的体系结构，但您可能不希望对比任何比49x49内核更小的内容使用基于FFT的方法。一般的方法是：

• FFT图像
• FFT内核，填充到图像的大小
• 相乘两个在频域（相当于在空间域中的卷积）
• IFFT（反向FFT）结果

请注意，如果您将滤波器应用于多个图像，则只需填充一次填充的内核即可。尽管（一个正向和一个反向），你仍然有至少两个FFT执行每个图像，这就是为什么这种技术只能成为大内核内核的计算胜利的原因。